Autor: Tiger research
Compilado por: AididiaoJP, Foresight News
Puntos clave
Los mercados de predicción se han convertido en una industria establecida, con un volumen comercial mensual que alcanza los 14 mil millones de dólares. El avance del propio proyecto «Arena» de Meta también demuestra el reconocimiento por parte de las grandes empresas tecnológicas.
Su mecanismo es simple: si el evento ocurre, el contrato se liquida en 1 dólar; si no ocurre, en 0 dólares. Por lo tanto, su precio de negociación representa la probabilidad en tiempo real, y los resultados se confirman mediante oráculos una vez finalizado el evento.
Todo esto se basa en el principio de «tener la piel en juego»: los participantes sufren pérdidas si su pronóstico es incorrecto, lo que otorga credibilidad a su información.
Los mercados occidentales ya han incorporado los mercados de predicción al sistema financiero formal, mientras que la limitada participación en Asia está provocando una fuga de capitales, una pérdida de soberanía informativa y la falta de protección para los usuarios.
La tarea actual en Asia no es bloquear estos mercados, sino reflexionar sobre cómo utilizar de manera responsable estos datos dentro de un sistema formal. Porque evitar la discusión, en realidad, está cediendo el liderazgo a actores extranjeros.
Los mercados de predicción han encontrado su ajuste producto-mercado
Durante años, los mercados de predicción permanecieron mayormente en fase conceptual. La situación cambió alrededor de 2020, cuando algunos pequeños proyectos comenzaron a acumular volúmenes de negociación significativos y a superar gradualmente obstáculos regulatorios, marcando la consolidación formal de los mercados de predicción como industria.
Posteriormente, el crecimiento se aceleró. Actualmente, el volumen comercial mensual supera los 14 mil millones de dólares, y la valoración combinada de las principales plataformas ronda los 40 mil millones de dólares.
La entrada de Meta prueba aún más que ha superado la fase inicial. Según un reciente informe de *The New York Times*, Mark Zuckerberg lidera personalmente un equipo que desarrolla una aplicación de mercados de predicción llamada Arena. Que una gran empresa tecnológica dedique tales recursos indica que esta industria ha salido de la fase experimental y ha establecido un modelo de negocio validado.
¿Dónde se originaron los mercados de predicción?
Los mercados de predicción no son algo nuevo. Se habían utilizado de manera informal en círculos académicos y financieros durante décadas antes de que la tecnología blockchain los llevara a las masas y ayudara a formar la industria.
Uso informal
El término «mercados de predicción» en sí mismo es posterior a su historia. Hasta la década de 1980, este concepto tenía varios nombres, como mercados de información o mercados de decisiones. No fue hasta un artículo de economía en 2004 que se estableció como «mercados de predicción».
Pero su práctica subyacente es mucho más antigua que el nombre. La forma más temprana eran las apuestas políticas sobre resultados electorales. En las cafeterías de Londres del siglo XVIII, la gente apostaba sobre escándalos parlamentarios y cambios de primer ministro, y las cuotas generadas a veces aparecían en los periódicos. En la Nueva York del siglo XIX, en mercados extrabursátiles cerca de Wall Street, existían activos mercados de futuros informales para predecir los resultados de las elecciones presidenciales.
Uso académico
El punto de partida académico fue en 1988 con tres economistas de la Universidad de Iowa. Perplejos porque las encuestas no lograron predecir la victoria de Jesse Jackson en las primarias de Míchigan, diseñaron un mercado donde la gente negociaba directamente los resultados electorales. Este fue el posterior Iowa Electronic Market (IEM).
En 1992 y 1993, el IEM obtuvo la aprobación de la Comisión de Comercio de Futuros de Productos Básicos (CFTC) para su uso en investigación. Cualquiera que aportara 5 dólares podía participar. Desde 1988 hasta 2004, el IEM superó a las encuestas tradicionales en aproximadamente tres cuartas partes de las ocasiones, convirtiéndose en un laboratorio para agregar juicios colectivos en precios. Sin embargo, aún no existía un marco regulatorio que permitiera su funcionamiento como mercado público.
Opciones binarias
Estos primeros mercados de predicción se parecían mucho a las opciones binarias en los mercados financieros: contratos de apuesta sí/no basados en si un precio superaba un umbral determinado dentro de un plazo establecido. Su estructura—liquidación de 1 si ocurre el evento, de 0 en caso contrario—es completamente congruente con la lógica de los mercados de predicción.
Las opciones binarias también entraron en bolsas reguladas. Los Fixed Return Options de la American Stock Exchange en 2007 y las opciones binarias basadas en el S&P 500 del Chicago Board Options Exchange en 2008 son ejemplos. Sin embargo, el fraude frecuente en plataformas extraterritoriales llevó a varias jurisdicciones principales a prohibir la venta de estos productos a minoristas entre 2017 y 2021. A pesar de ello, esta estructura binaria básica de apuesta sí/no sigue siendo la base lógica sobre la que operan los mercados de predicción.
¿Cómo se negocian los mercados de predicción hoy?
Hoy, los mercados de predicción abarcan casi cualquier evento imaginable.
Los eventos deportivos ocupan el mayor volumen de negociación, gracias a los calendarios continuos de ligas y competiciones globales. La actual Copa del Mundo ha aumentado aún más la atención. La política, la geopolítica y la macroeconomía se extienden desde indicadores como datos de inflación hasta la predicción de valoraciones de empresas privadas, convirtiendo la información misma en un activo negociable. Los precios de criptomonedas y acciones, junto con algunos eventos impulsados por rumores, conforman un espectro completo que va desde el interés masivo hasta la demanda de información profesional.
Cada contrato se liquida de manera binaria, sí o no. Tomemos como ejemplo si el nominado presidencial republicano en 2028 será J.D. Vance: si Vance es confirmado como nominado, los contratos que apostaron «sí» pagan 1 dólar; de lo contrario, los contratos que apostaron «no» pagan 1 dólar.
La forma más sencilla de entender esta estructura es considerar 1 dólar como el 100%. El contrato paga 1 dólar (100%) si ocurre el evento y 0 dólares si no ocurre, por lo que el precio de negociación intermedio refleja naturalmente la probabilidad. Un contrato de 40 centavos representa el 40% de ese dólar, es decir, el mercado considera una probabilidad del 40% de que ocurra el evento. El valor en centavos se puede leer directamente como porcentaje (ignorando el diferencial entre oferta y demanda y los costes de transacción).
El precio se forma a través de un libro de órdenes, no lo decide ninguna parte central. Las órdenes de compra (por ejemplo, comprar a 39 centavos) y venta (por ejemplo, vender a 40 centavos) se acumulan en varios niveles de precio, y las transacciones se ejecutan donde coinciden ambas partes. El precio (y la probabilidad implícita) se genera en tiempo real mediante el juego mutuo de fondos de numerosos participantes. Los operadores también pueden vender sus posiciones antes del vencimiento para asegurar ganancias o limitar pérdidas, intercambiando esencialmente su visión del evento por dinero.
El resultado es registrado por un oráculo. Por muy preciso que sea el precio del contrato, una vez finalizado el evento, alguien debe determinar «sí» o «no». El oráculo es el mecanismo responsable de este juicio.
Los oráculos funcionan de dos maneras:
- Oráculos descentralizados: Un proponente deposita una garantía y presenta un resultado propuesto. Si nadie lo cuestiona dentro de un plazo determinado, se convierte en el resultado final. Si surge una objeción, se inicia un proceso de nueva propuesta, y solo tras una objeción adicional se procede a una votación.
- Oráculos centralizados: Se establecen criterios de juicio de antemano. Una vez finalizado el evento, la bolsa aplica directamente el resultado oficial y liquida el mercado de inmediato. Este método otorga completamente el poder de juicio a una sola bolsa.
Por ejemplo, en la plataforma Limitless, una vez que pasa la fecha límite, el resultado se finaliza según reglas preestablecidas. El informe lo realiza un servicio oráculo que comunica los resultados del mundo real a la cadena de bloques: la mayoría de los mercados que rastrean precios de criptomonedas o acciones informan automáticamente a través de Pyth Network, mientras que los mercados personalizados como deportes o política son juzgados manualmente por un equipo operativo en un plazo de 24 a 72 horas.
Los mercados de predicción son, en esencia, un sistema de información que comprime las opiniones de una multitud de participantes en un único número reflejado en el precio, y juzga si la predicción fue correcta según reglas preestablecidas una vez finalizado el evento.
La evolución del juego y las finanzas de la información
Los mercados de predicción han trascendido las simples plataformas de apuestas, evolucionando hacia una infraestructura central de las finanzas de la información: convertir la incertidumbre futura en información de precios en tiempo real. Su diferencia fundamental con las encuestas tradicionales o las predicciones de expertos radica en el mecanismo de «tener la piel en juego», es decir, los participantes asumen responsabilidad por sus posturas con su propio capital.
En los métodos tradicionales, un error de juicio por parte de un experto tiene poco coste reputacional, y las encuestas no pueden filtrar la indiferencia o la información estratégicamente falsa de los encuestados. En los mercados de predicción, el precio conlleva un coste real por el error: una posición incorrecta genera pérdidas. Esto obliga a los participantes a verificar sus creencias con la información más objetiva y actualizada. Esta voluntad de asumir costes se traduce directamente en la fiabilidad del mercado.
El rendimiento de este mecanismo puede observarse en datos reales de múltiples áreas:
Precisión en la predicción de finanzas y política monetaria: Una investigación de un economista de la Fed en febrero de 2026 explica la razón. Desde 2022, las expectativas de tipos de interés de los mercados de predicción antes de las reuniones del Comité Federal de Mercado Abierto han sido estadísticamente muy consistentes con los resultados reales, superando a los futuros del fondo federal y al consenso de Bloomberg. La razón es que los participantes sufren pérdidas inmediatas si se equivocan, lo que los lleva a analizar la información disponible de manera más rigurosa y a establecer precios en consecuencia.
Estimación de probabilidad transparente en política y elecciones: En las elecciones locales de Corea del Sur de junio de 2026, Polymarket predijo correctamente a los ganadores en 14 de las 16 principales ciudades y provincias. En lugares donde las encuestas a pie de urna solo podían decir «empate técnico», los mercados de predicción ofrecieron una probabilidad en tiempo real respaldada por dinero real de los participantes. Este es el resultado del juicio agregado de numerosos participantes que integran múltiples variables, no una simple predicción.
Respuesta a eventos del mercado y valoraciones de empresas: Cuando surgió el tema del límite a los ingresos por intereses de las stablecoins en marzo de 2026, los mercados de predicción inmediatamente fijaron una probabilidad del 97.6% de caída en el precio de las acciones de Coinbase, sirviendo como un indicador de riesgo en tiempo real, no como un análisis a posteriori. Esto demostró la respuesta sensible de los participantes cuando su propio capital está en riesgo. Estudios académicos llegan a conclusiones similares: una investigación de 2015 sobre mercados de predicción internos en empresas como Google y Ford encontró que, en comparación con los modelos de pronóstico oficiales, el error de predicción se redujo hasta en un 25%, mostrando que cuando el conocimiento interno se combina con capital en riesgo, mejora la precisión predictiva.
La asimetría de información sigue siendo una limitación. En el caso de Venezuela en enero de 2026, alguien utilizó información confidencial para realizar trading con información privilegiada, exponiendo una debilidad real. Sin embargo, este intento de distorsionar los precios fue identificado y procesado como un delito, demostrando también que el mercado está diseñado para operar de manera transparente y con rendición de cuentas.
En áreas donde la información está ampliamente distribuida, los mercados de predicción son una herramienta de análisis preciso; en áreas donde la información está concentrada en pocas manos, son un mecanismo de monitorización capaz de identificar dicha concentración. Debido a que el capital de los participantes está realmente en riesgo, los precios generados por estos mercados constituyen información objetiva para evaluar el valor de los activos financieros.
La ausencia de los mercados de predicción en los debates políticos asiáticos
La naturaleza y trayectoria de los mercados de predicción varían considerablemente según los marcos regulatorios de cada país. Estados Unidos los ha incorporado al sistema financiero regulado a través de resoluciones judiciales, mientras que las principales jurisdicciones asiáticas aún los clasifican mayormente como apuestas tradicionales.
En Estados Unidos, litigios resolvieron gran parte de la incertidumbre regulatoria. La CFTC intentó clasificar los contratos de predicción electoral de Kalshi como apuestas y sancionar la plataforma, pero un tribunal dictaminó que la predicción electoral no es un juego de azar y que el regulador no tenía autoridad para prohibirla. Este fallo cambió la postura regulatoria, convirtiéndose en un catalizador decisivo para la entrada de instituciones financieras tradicionales, incluidas ICE, Robinhood y CME.
En contraste, en las principales jurisdicciones asiáticas, la opinión predominante aún equipara la estructura de liquidación binaria de los mercados de predicción con las apuestas tradicionales. La perspectiva regulatoria dominante es el control del juego y el orden público, no la política financiera. Aunque los enfoques nacionales varían, los mercados de predicción permanecen en gran medida fuera del debate político formal en la región, con India e Indonesia como excepciones notables.
Esta divergencia en el trato se reduce finalmente a si los reguladores ven estos mercados como una innovación financiera o como un problema de control social.
Los mercados de predicción en la encrucijada entre el dilema regulatorio y la institucionalización
Los mercados de predicción se han convertido en un componente central de la infraestructura financiera y de información global. Existe una brecha significativa entre la tendencia global y la postura rígida de los reguladores asiáticos. En un momento en que las fronteras entre tecnología y finanzas se han desdibujado en gran medida, los intentos de restringir nuevos mercados dentro de marcos regulatorios antiguos tienen limitaciones inherentes. El enfoque regulatorio actual en las principales jurisdicciones asiáticas plantea tres problemas principales.
El primero es la paradoja del arbitraje regulatorio.
Los mercados de predicción operan en redes digitales sin fronteras. Bloquear plataformas o restringir usuarios en un país no elimina la demanda subyacente. Los usuarios se trasladarán a plataformas extraterritoriales no reguladas, asumiendo mayores riesgos. Esto provoca una fuga de capitales de la jurisdicción, y los reguladores pierden simultáneamente la supervisión del mercado y los impuestos correspondientes, debilitando a largo plazo la competitividad financiera regional.
El segundo es la pérdida de soberanía sobre la infraestructura de información nacional.
Los mercados de predicción son una infraestructura de información avanzada que transforma problemas sociales complejos en estimaciones numéricas precisas, no un mero lugar de apuestas. Las elecciones recientes en Asia mostraron que los mercados de predicción leen el sentimiento público más rápido y con mayor precisión que las encuestas tradicionales. Al excluirlos en nombre de la regulación, los datos que mejor reflejan el sentimiento de una sociedad se acumulan en servidores extranjeros. El resultado es que los medios e instituciones extranjeros comprenden la sociedad local con más claridad que los analistas locales.
El tercero es el abandono de la protección al usuario.
Los usuarios están en una zona ciega, sin garantías institucionales. Las políticas que simplemente niegan la existencia del mercado sin un debate previo adecuado solo exponen a los usuarios al riesgo y los empujan fuera del sistema.
El foco del debate necesita un cambio radical.
La pregunta ya no es cómo bloquear este mercado, sino cómo utilizar de manera saludable estos datos dentro de un sistema formal. Este cambio de perspectiva requiere estudios especializados, pero actualmente la discusión relevante sigue siendo limitada.
En este campo, Limitless Research está llenando el vacío, procesando datos de predicción de mercados asiáticos como Corea del Sur y Japón para convertirlos en activos de información. En el futuro, se necesitan más actores que asuman el papel de construir un ecosistema de datos saludable.
La regulación no debería ser un dique que detenga el flujo del agua, sino un canal que lo guíe correctamente.
Lo que Asia necesita ahora no es una aplicación más estricta de la ley, sino iniciar un debate prospectivo para responder a este cambio. Empujar las transacciones que ya ocurren a la sombra es la peor política. Es necesario un esfuerzo continuo para incorporarlas al sistema formal a través de un diálogo constructivo, establecer mecanismos de supervisión transparentes y devolver los datos generados en el proceso como un activo nacional y social.
